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Séance de cours

Data Science avec Python: Numpy Basics

Dans cours

ENG-209: Data science pour ingénieurs avec Python

Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir ...

Description

Cette séance de cours couvre les bases de Numpy, une bibliothèque de calcul numérique en Python. Les sujets incluent les avantages de Numpy par rapport aux listes Python, les différences de mise en page de mémoire entre les listes et np.arrays, les opérations sur np.arrays, et les fonctions pour l'algèbre linéaire. La séance de cours présente également des concepts comme la création de réseaux, le remodelage et des opérations communes comme l'addition, la multiplication et la vectorisation. Les étudiants apprendront les avantages de la performance de Numpy, sa mise en œuvre native en C et son rôle dans les applications de la science des données.

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Regarder sur Mediaspace

Enseignant·e·s (2)

Jean-Philippe Pellet

Olivier Verscheure

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Analyse (mathématiques): Analyse numérique

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

Concepts associés (32)

Python (langage)

Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

History of Python

Python (programming language) The programming language Python was conceived in the late 1980s, and its implementation was started in December 1989 by Guido van Rossum at CWI in the Netherlands as a successor to ABC capable of exception handling and interfacing with the Amoeba operating system. Van Rossum is Python's principal author, and his continuing central role in deciding the direction of Python is reflected in the title given to him by the Python community, Benevolent Dictator for Life (BDFL).

Science des données

La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.

Python syntax and semantics

The syntax of the Python programming language is the set of rules that defines how a Python program will be written and interpreted (by both the runtime system and by human readers). The Python language has many similarities to Perl, C, and Java. However, there are some definite differences between the languages. It supports multiple programming paradigms, including structured, object-oriented programming, and functional programming, and boasts a dynamic type system and automatic memory management.

Array (data type)

In computer science, array is a data type that represents a collection of elements (values or variables), each selected by one or more indices (identifying keys) that can be computed at run time during program execution. Such a collection is usually called an array variable or array value. By analogy with the mathematical concepts vector and matrix, array types with one and two indices are often called vector type and matrix type, respectively. More generally, a multidimensional array type can be called a tensor type, by analogy with the physical concept, tensor.

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Séances de cours associées (50)

Introduction générale à la science des données

Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.

Dispositifs excitoniques : Modélisation et applications

Couvre la modélisation de l'appareil excitonique et le contrôle de l'exciton à l'aide de matériaux 2D.

Recap Python: Modules et Objets

Couvre les modules Python, les objets et les conteneurs de données comme les listes et les tableaux NumPy.

NumPy: Manipulation et radiodiffusion des rayons

Couvre la création, l'indexation, la manipulation et la diffusion en utilisant NumPy en Python.

Python/NumPy Primer

Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.

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Array (data type)

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